Kontrola Halûsînasyonê: Feyde û Rîskên Bicihkirina LLM wekî Parçeyek Pêvajoyên Ewlekariyê

Modelên Zimanên Mezin (LLM) yên ku li ser mîqdarek mezin a daneyê hatine perwerde kirin dikarin tîmên operasyonên ewlehiyê jîrtir bikin. LLM li ser bersiv, vedîtin, rêveberiya pozîsyonê, û hêj bêtir pêşniyar û rêbernameyên hundurîn peyda dikin. Piraniya tîmên ewlehiyê bi LLM-an re ceribandin an bikar tînin da ku keda destan di rêyên xebatê de kêm bikin. Ev dikare hem ji bo karên rojane û hem jî tevlihev be. 

Mînakî, LLM dikare bi e-nameyê ji karmendek bipirse gelo ew mebesta wan e ku belgeyek ku xwedanî ye parve bikin û bersivê bi pêşniyarek ji bo bijîjkek ewlehiyê re pêvajoyê bikin. Di heman demê de LLM dikare bi wergerandina daxwazan were peywirdar kirin da ku li êrîşên zincîra dabînkirinê li ser modulên çavkaniya vekirî bigerin û ajanên ku li ser şert û mercên taybetî ne - beşdarên nû yên pirtûkxaneyên berfireh têne bikar anîn, qalibên kodên neguncan - bi her karmendî re ji bo wê şerta taybetî hatî destnîşan kirin. 

Wê got, van pergalên hêzdar ên AI-ê xetereyên girîng hene ku berevajî xetereyên din ên ku tîmên ewlehiyê rû bi rû ne. Modelên ku LLM-yên ewlehiyê hêzdar dikin dikarin bi derzîlêdana bilez an jehrîkirina daneyê ve werin xera kirin. Xalên beredayî yên domdar û algorîtmayên fêrbûna makîneyê bêyî rêbernameya têr a mirovî dikarin rê bidin aktorên xirab ku kontrolan bişopînin û dûv re bersivên nebaş ên armanckirî derxînin holê. LLM mêldarê halusînasyonan in, tewra di domên tixûbdar de. Tewra LLM-yên çêtirîn dema ku ew bersivê nizanin tiştan çêdikin. 

Pêvajoyên ewlehiyê û polîtîkayên AI-ê yên li dora karanîna LLM û tevgerên xebatê dê krîtîktir bibin ji ber ku ev pergal di nav operasyon û lêkolînên ewlehiya sîber de gelemperî dibin. Piştrastkirina ku ew pêvajo bi wan re têne bicîh kirin, û di pergalên rêveberiyê de têne pîvandin û têne hesibandin, dê ji bo pêbaweriya ku CISOs dikarin têra GRC (Rêveberî, Rîsk û Peyman) vegirtinê peyda bikin da ku bi erkên nû yên mîna Çarçoveya Ewlekariya Sîber 2.0 re peyda bikin. 

Soza Mezin a LLM-an di Ewlehiya Sîberê de

CISO û tîmên wan bi domdarî têdikoşin ku bi zêdebûna êrîşên nû yên sîber re bisekinin. Li gorî Qualys, hejmara CVE-yên ku di sala 2023-an de hatine ragihandin gihîştiye a qeyda nû ya 26,447. Ew ji 5-an 2013X zêdetir e. 

Ji ber ku rûbera êrîşê ya rêxistina navîn her ku diçe mezin dibe ev dijwarî tenê bactir bûye. Tîmên AppSec divê gelek serîlêdanên nermalava bêtir ewledar û çavdêrî bikin. Cloud computing, API, teknolojiyên pir-ewr û virtualîzasyonê tevliheviyek zêde zêde kirine. Bi amûr û pêvajoyên nûjen ên CI/CD-ê, tîmên serîlêdanê dikarin bêtir kod, zûtir û pir caran bişînin. Microservices hem sepana monolîtîk li gelek API-yan û hem jî rûyê êrîşê perçe kirine û hem jî ji bo danûstendina bi karûbarên derveyî an cîhazên xerîdar re gelek kun di dîwarên agir ên gerdûnî de qut kirine.

LLM-yên pêşkeftî sozek pir mezin digirin da ku barê xebata tîmên ewlehiya sîber kêm bikin û kapasîteyên wan baştir bikin. Amûrên kodkirinê yên ku bi AI-ê ve girêdayî ne bi berfirehî li pêşkeftina nermalavê ketine. Lêkolîna Github dît ku 92% ji pêşdebiran ji bo pêşniyar û temamkirina kodê amûrên AI-ê bikar tînin an bikar anîne. Piraniya van amûrên "copilot" hin kapasîteyên ewlehiyê hene. Di rastiyê de, dîsîplînên bername yên bi encamên nisbeten binary ên wekî kodkirin (kod dê ceribandinên yekîneyê derbas bike an têk bibe) ji bo LLM-an baş in. Ji xeynî şopandina kodê ji bo pêşkeftina nermalavê û di xeta CI/CD de, AI dikare bi çend awayên din ji bo tîmên ewlehiya sîber bi qîmet be:   

• Analîzek Pêşkeftî: LLM dikarin gelek daneyên ewlehiyê (têketin, hişyarî, îstîxbarata tehdîdê) bişopînin da ku qalib û têkiliyên ku ji mirovan re nayên dîtin nas bikin. Ew dikarin vê yekê di nav zimanan de, li dora demjimêr, û di gelek pîvanan de bi hevdemî bikin. Ev ji bo tîmên ewlehiyê derfetên nû vedike. LLM dikarin stûnek hişyariyan di demek rast de bişewitînin, yên ku bi îhtimaleke mezin giran in nîşan bidin. Bi fêrbûna xurtkirinê, analîz divê bi demê re baştir bibe. 
• Otomatîkî: LLM dikarin peywirên tîmê ewlehiyê yên ku bi gelemperî pêdiviya danûstandinê bi paş û paş ve bixweber bikin. Mînakî, dema ku tîmek ewlehiyê IoC werdigire û pêdivî ye ku ji xwediyê xalek dawî bipirse gelo ew bi rastî di cîhazek de hatine îmze kirin an ger ew li cîhek li derveyî deverên xebata xweya normal in, LLM dikare van operasyonên hêsan pêk bîne û dûv re bişopîne. bi pirsên wekî ku hewce dike û girêdan an rêwerzan. Ev berê têkiliyek bû ku endamek IT an tîmek ewlehiyê neçar bû ku xwe bi rê ve bibe. LLM jî dikarin fonksiyonên pêşkeftî peyda bikin. Mînakî, Microsoft Copilot ji bo Ewlekariyê dikare raporên analîzkirina bûyerê çêbike û koda malware ya tevlihev wergerîne danasînên zimanê xwezayî. 
• Fêrbûna Berdewam û Rêzkirin: Berevajî pergalên fêrbûna makîneyê yên berê yên ji bo polîtîkayên ewlehiyê û têgihiştinê, LLM dikarin di firînê de fêr bibin bi navgîniya nirxandinên mirovî yên bersiva wê û bi vegerandina li ser hewzên nû yên daneyên ku dibe ku di pelên têketinê yên hundurîn de nebin. Di rastiyê de, bi karanîna heman modela bingehîn a bingehîn, LLM-yên ewlehiya sîber dikare ji bo tîmên cihêreng û hewcedariyên wan, tevgerên xebatê, an peywirên herêmî an vertîkal-taybet werin verast kirin. Ev jî tê vê wateyê ku tevahiya pergalê di cih de dikare wekî modelê jîr be, digel ku guhertin bi lez li hemî navbeynkaran belav dibin. 

Xetereya LLM ji bo Ewlehiya Sîberê

Wekî teknolojiyek nû bi rêgezek kurt, LLM xetereyên cidî hene. Ya xirabtir, têgihîştina tevahîya wan xetereyan dijwar e ji ber ku encamên LLM 100% pêşbînîkirî an bername ne. Mînakî, LLM dikarin li ser bingeha daneyên xeyalî "halûsînasyonê" bikin û bersivan çêbikin an jî bi xeletî bersiva pirsan bidin. Berî pejirandina LLM-an ji bo dozên karanîna ewlehiya sîber, divê meriv xetereyên potansiyel bihesibîne, di nav de: 

• Derzîlêdana bilez:  Êrîşkar dikarin bi taybetî ji bo ku encamên xapînok an zirardar derxînin pêşnumayên xerab çêdikin. Ev celeb êrîş dikare meyla LLM-ê ya hilberîna naverokê li gorî daxwazên ku ew distîne bikar bîne. Di rewşên karanîna ewlehiya sîber de, derzîlêdana bilez dibe ku herî xeternak be wekî celebek êrişek hundurîn an êrişek ji hêla bikarhênerek nedestûrdar ve ku şîretan bikar tîne da ku bi guheztina behremendiya modelê bi domdarî encamên pergalê biguhezîne. Ev dikare ji bo bikarhênerên din ên pergalê encamên nerast an nederbasdar çêbike. 
• Jehrkirina daneyan:  Daneyên perwerdehiyê yên LLM-yên ku xwe dispêrin dikarin bi mebest werin xera kirin, biryara wan tawîz bide. Di mîhengên ewlehiya sîberê de, ku rêxistin dibe ku modelên ku ji hêla pêşkêşkerên amûran ve hatine perwerde kirin bikar bînin, dibe ku jehrîbûna daneyê di dema guheztina modelê de ji bo xerîdar û doza karanîna taybetî çêbibe. Xetereya li vir dibe ku bikarhênerek bêdestûr daneyên xirab lê zêde bike - mînakî, pelên têketinê yên xerabûyî - da ku pêvajoya perwerdehiyê têk bibe. Bikarhênerek destûrdar jî dikaribû vê yekê bêhemdî bike. Encam dê encamên LLM-ê li ser bingeha daneyên xirab bin.
• Xwezî: Wekî ku berê hate behs kirin, dibe ku LLM ji ber têgihîştina bilez an kêmasiyên daneya bingehîn bersivên rast, nemantiqî, an hetta jî xirab çêbike. Di dozên karanîna ewlehiya sîberê de, halusînasyon dikare bibe sedema xeletiyên krîtîk ên ku îstîxbarata gefê, ceribandin û sererastkirina xizaniyê, û hêj bêtir xirab dike. Ji ber ku ewlehiya sîber çalakiyek mîsyonek krîtîk e, LLM divê li gorî standardek bilind a rêvebirin û pêşîlêgirtina halusînasyonan di van şertan de were girtin. 

Her ku pergalên AI-ê jêhatîtir dibin, bicîhkirina ewlehiya agahdariya wan bi lez berfireh dibe. Zelal be, gelek pargîdaniyên ewlehiya sîber ji mêj ve ji bo fîlterkirina dînamîkî hevberdana nimûne û fêrbûna makîneyê bikar tînin. Tiştê ku di serdema AI-ya afirîner de nû ye LLM-yên înteraktîf in ku li ser kar û hewzên daneya heyî qateyek îstîxbaratê peyda dikin, bi îdeal karîgeriyê û zêdekirina kapasîteyên tîmên ewlehiya sîber. Bi gotinek din, GenAI dikare ji endezyarên ewlehiyê re bibe alîkar ku bi hewildanek kêmtir û heman çavkaniyan bêtir bikin, performansa çêtir û pêvajoyên bilez peyda bikin.